Analizar cómo impacta en la estrategia del modelo de negocio actual

Analizar cómo impacta en la estrategia del modelo de negocio actual.

1. Realice una evaluación crítica de los "Componentes críticos de la estrategia de datos en las organizaciones de salud- Gráfico 2" y evalúe cuál de los componentes descritos puede ser más crítico respecto a tiempo, costos e impacto (puede que un componente solo sea crítico en dos de los tres elementos pedidos a evaluar) (Comente los supuestos que crea conveniente).

• Base de datos en toda la organización. Una base de datos segura para toda la organización permite mantener un inventario completo de los activos de información. La planificación y armado de una base de datos corporativa presenta múltiples desafíos; se requiere un trabajo preliminar fundamental para determinar el alcance de los datos existentes (qué datos usar y cuáles descartar), crear metadatos, explorar formas de combinar diversas fuentes de datos y desarrollar estrategias para saber qué datos producir, almacenar, utilizar y reutilizar. Este es el componente más crítico respecto a tiempo e impacto, ya que la recolección de datos históricos puede tardar años, dependiendo de la importancia que tenga en nuestra matriz de análisis y de la calidad de los datos depende la minimización del error en los resultados.

• Integración de los datos en diferentes fuentes. Recopilar datos de diferentes orígenes implica muchos desafíos. El desarrollo y uso de un único padrón de datos permite la vinculación de macrodatos de pacientes únicos recolectados de diferentes actores de la industria sanitaria (productores, pagadores y proveedores) y esto requiere cambios significativos en los procesos de sistemas de información de la organización. Procesos como la eliminación de registros duplicados y establecer nuevos procedimientos para la adición del historial médico de nuevos pacientes.

• Entornos de gobernanza que garantizan la seguridad de los datos. Como menciona el artículo, proteger la privacidad y confidencialidad de los datos es primordial ya que de esto depende que el paciente confíe o no en prestar sus datos. Esto se torna más complejo cuando se pretende utilizar los datos de un paciente para fines que van más allá de una atención médica. A lo anteriormente mencionado hay que sumarle que cada día más empresas están migrando a repositorios en nube lo que hace necesario crear marcos de gobernanza de datos para garantizar la protección de la información e invertir el presupuesto que sea necesario para implementar medidas de seguridad eficaces y proactivas.

• Uso y reúso de los datos para mejorar la atención. Las organizaciones deben asegurarse de contar con equipos de manejo de datos como científicos o analistas de datos con capacidad para procesar y depurar los datos, también estadistas o especialistas IA y asegurar que todos trabajen y coordinen entre sí.  Estos equipos están en la capacidad de identificar prioridades de consultas de datos que son relevantes desde el punto de vista de la organización y pueden ayudar a los usuarios a comprender el abanico de análisis de datos que tienen a su disposición: consultas en tiempo real sobre historial de pacientes, medicamentos o tratamientos particulares. Este puede ser el componente más crítico respecto a costo, ya que implica invertir en recurso humano e infraestructura para el procesamiento de los datos que, dependiendo de la cantidad de datos (BigData lo más seguro), puede elevar muchísimo el costo.

• Desarrollo de las capacidades de la organización. Se debe trabajar en una estrategia de ciencia de datos efectiva, no solo a estructurar bases de datos y hacer analítica avanzada sobre la evidencia que tenemos sino también en tener datos de alta calidad para, posteriormente, trabajar en análisis predictivos y obtener información confiable. Los enfoques estratégicos para el análisis de datos deben crear un flujo circular en el que los datos se analicen repetidamente a medida que se van reutilizando para diferentes propósitos, con el fin de mejorar su calidad. Este trabajo debe aprovechar herramientas analíticas innovadoras que empleen IA, Machine y Deep Learning; de esta manera podremos valernos de los datos para tomar decisiones estratégicas para la organización.

1. Proponga para su organización una estrategia para la monetización de los datos, sea claro y detallado en su propuesta de valor.

Clear Channel ofrece publicidad outdoor (en calles) a través de paneles estáticos y digitales. En el caso de paneles digitales cobra por la cantidad de impactos visuales (número de personas que alcanza la publicidad) y el costo varía dependiendo del día, hora, duración y cantidad de proyección (hora punta tiene el mayor costo). Como parte de una estrategia para la monetización de datos, se pueden aprovechar los datos manejados por terceros (p.ej. Google analytics), la geolocalización y el IoT (en este caso dispositivos móviles) para poder dirigir la publicidad a un público en específico, dependiendo de diversas variables como: edad, género, zona demográfica, entre otros. De esta manera ya no se cotizaría solo por el número de alcance que tendría la publicidad, también se cotizaría por el público objetivo al que quiere llegar la marca que contrata el servicio.

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